Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 545-554 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Segmentasi Citra Kupu-Kupu Menggunakan Metode Multilevel Thresholding
Ainin Maftukhah 1* , Abdul Fadlil 2 , Sunardi 3 1 Program Studi Magister Informatika Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta, Indonesia
2,3 Program Studi Teknik Elektro Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta, Indonesia e-mail: aninmaftukhah@gmail.com 1 , fadlil@mti.uad.ac.id 2 , sunardi@mti.uad.ac.id 3

## Abstract
Land  conversion,  pollution,  logging,  and  the  use  of  pesticides  are  the  main  causes  of  butterfly extinction.  This  used  50  types  of  butterflies  using  different  RGB  colors  obtained  from  the  Kaggle website.  The  goal  is  to  separate  the  butterfly  object  from  the  background  and  produce  the  best accuracy  from  the  segmentation  proses.  The  method  used  is  Multilevel  Thresholding.  The  results  of preprocessing on the image using Multilevel Thresholding segmentation are able to identify colors and butterfly  objects.  The  first  step  is  RGB  image  input,  then  the  image  is  Segmented  using  Multilevel Thresholding. After that, the output is displaying the image, and using a threshold value of 0-255 with the  results  of  image  segmentation,  the  threshold  value  separates  the  object  and  the  background. Multilevel Thresholding segmentation with color and shape identification obtains threshold values of 100 from the dataset train, 100, and 110 from the test dataset and 140, and 150 from the validation dataset.  It  was  concluded  that  the  results  of  threshold  value  of  the  Multilevel  Thresholding segmentation obtained good results.
Keywords : Segmentation, Butterfly, Multilevel Thresholding
Abstrak
Konversi  lahan,  polusi,  penebangan,  dan  penggunaan  pestisida  merupakan  penyebab  utama kepunahan  kupu-kupu.  Penelitian  ini  menggunakan  50  jenis  kupu-kupu  menggunakan  warna  RGB yang berbeda didapat dari website Kaggle. Tujuan untuk memisahkan objek kupu-kupu dengan latar belakang  dan  menghasilkan  akurasi  terbaik  dari  proses  segmentasi.  Metode  yang  digunakan Multilevel  Thresholding.  Hasil  preprocessing  pada  citra  menggunakan  segmentasi  Multilevel Threhsolding  mampu  untuk  melakukan  identifikasi  warna  dan  objek  kupu-kupu.  Langkah  pertama input citra RGB, kemudian citra dilakukan segmentasi menggunakan Multilevel Thresholding. Setelah itu  output  dari  menampilkan  citra  dan  menggunakan  threshold  value  0-255  dengan  hasil  citra segmentasi, nilai ambang memisahkan objek dan latar belakang. Segmentasi Multilevel Thresholding dengan  identifikasi  warna  dan  bentuk  mendapatkan  nilai  batas  threshold  100  dataset  train,  nilai batas  threshold  100,  110  dari  dataset  test,  dan  nilai  batas  threshold  140,  150  dari  dataset  valid. Disimpulkan bahwa hasil nilai threshold value segmentasi Multilevel Thresholding mendapatkan hasil yang baik.
Kata kunci : Segmetasi, kupu-kupu, Multilevel Threhsolding

## 1. PENDAHULUAN
Ancaman  terbesar  terhadap  keberadaan  kupu-kupu  yaitu  manusia. Kebutuhan  masyarakat  dan  rutinitas  sehari-hari  juga  mengancam  kehidupan kupu-kupu.  konversi  lahan,  penebangan,  pembangunan  perumahan,  polusi, penggunaan  pestisida,  dan  gaya  hidup  yang  tidak  ramah  merupakan  penyebab kepunahan kupu-kupu. selain manusia dan perilakunya, ancaman lain datang dari hama, penyakit, predator, dan perubahan iklim [1][2]. Proses mengenali pola dan mengkalsifikasi  data  menjadi  pembahasan  menarik  dari  waktu  ke  waktu. Pengenalan  pola  memberikan  solusi  bagi  masalah  yang  berkaitan  dengan
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 545-554 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
pengenalan  atau  klasifikasi,  seperti pengenalan  suara,  klasifikasi  karakter tulisan tangan,  dan  pengenalan  pola  batik  [3].  Pemrosesan  citra  kini  digunakan  dalam berbagai aplikasi seperti analisis citra medis, lalu lintas jalan raya, dan pengenalan wajah  [4]. Thresholding adalah  teknik  segmentasi  gambar  yang  popular  karena kesederhanaan  dan  efektivitasnya  [5].  Teknik  thresholding  berbasis  histogram dapat  diklasifikasikan  menjadi  metode  thresholding  bi-level  dan  multilevel  [6]. Metode multilevel  thresholding merupakan  salah  satu  teknik  yang  paling  popular dalam segmentasi citra [7].
Penelitian  sebelumnya  mengenai  identifikasi  kupu-kupu  sudah  pernah dilakukan menggunakan metode deteksi tepi ( edge detection ) dan klasifikasi KNN [8].  Hasil  pengujian  klasifikasi  KNN  membutuhkan  waktu  klasifikasi  8  detik, akurasi tertinggi didapatkan dari pengujian dengan nilai K = 5 sebesar 80%. Studi serupa  tentang  deteksi  objek  menggunakna  metode Multilevel  Thresholding telah digunakan  berkali-kali  untuk  segmentasi  citra  [9][10][11][12][13][14][15]. Persamaan dari studi serupa sama-sama menggunakan Multilevel Thresholding dan perbedaan pada objek penelitian. Penelitian ini menggunakan 50 jenis kupu-kupu dengan warna RGB yang berbeda. Data didapatkan dari website Kaggle , penelitian ini  menggunakan  sebanyak  50  jenis  data training ,  50  jenis  data testing ,  50  jenis data valid. Tujuan penelitian ini adalah memisahkan objek kupu-kupu dengan latar belakang  menggunakan  segmentasi  citra Multilevel  Thresholding untuk mendapatkan akurasi terbaik.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Objek Penelitian
Objek penelitian adalah citra kupu-kupu. Ada 50 jenis kupu-kupu setiap data, data train terdapat 50 jenis, data test 50 jenis, dan data valid 50 jenis, dengan total citra  5.499.  Dataset  untuk  penelitian  diambil  dari website  Kaggle .  Gambar  1 merupakan contoh citra kupu-kupu jenis Adonis.
Gambar 1. Citra Kupu-Kupu

## 2.2. Alat dan Bahan
Alat dan bahan yang digunakan dalam penelitian ini adalah bentuk software dan hardware seperti pada Tabel 1.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 545-554 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Tabel 1 . Alat dan Bahan No Alat dan bahan Versi Keterangan 1 Laptop Lenovo Ideapad Slim 3 Intel Core i5 Hardware 2 Mouse - Hardware 3 Windows 11 64 bit Software 4 Python Jupyter Notebook 3.1.0 Software 5 Web Browser 106.0.1370.47 Software
2.3. Perancangan Sistem Perancangan sistem identifikasi citra kupu-kupu melalui tahapan berikut:
a) Pengolahan  citra  kupu-kupu;  merupakan  proses  citra  dilakukan  kompresi, dekompresi,  dikirim  melalui  internet,  diubah  dengan  cara,  dan  bahkan terdistorsi,  yang  semuanya  memengaruhi  kualitas  citra.  Kriteria  kualitas kemudian  dapat  digunakan  sebagai  fungsi  tujuan  yang  dibangun  kedalam desain seperti pengolahan citra untuk kompresi, peningkatan, dan dekompresi [3]. Citra adalah untuk informasi yang dibutuhkan orang bersama dengan teks, suara,  dan  gambar.  Orang  dapat  mengiterpretasikan  informasi  yang terkandung  dalam  citra  [16]. Image processing adalah  proses  menghasilkan citra sesuai keinginan atau dengan kualitas yang lebih baik [17].
b) Preprocessing ; merupakan tahap pemrosesan data atau citra digital agar data bisa  dan  layak  digunakan  untuk  tahap  berikutnya  [18][19].  Tujuan preprocessing untuk  membuat  citra  digital  agar  sesuai  dengan  kebutuhan ekstraksi  fiturnya  [3]. Preprocessing umumnya  dianggap  sebagai  cara  efektif untuk  mencapai  hasil  segmentasi  yang  lebih  baik,  tetapi  mengorbankan kecepatan pemrosesan [20][21].
c) Segmentasi; merupakan proses membagi citra beberapa daerah homogen yang seragam.  Segmentasi  citra  didefinisikan  oleh  sekumpulan region yang terhubung  dan  tidak  tumpang  tindih  sehingga  masing-masing  piksel  dalam segmen  dalam  citra  memperoleh  label  wilayah  unik  yang  menunjukkan wilayah  yang  dimilkinya  [22].  Tujuan  segmentasi  untuk  memisahkan  suatu citra  menjadi  wilayah-wilayah  independen  berdasarkan  tingkat  keabuan, warna, tekstur, bentuk, ukuran, atau posisi citra [23]. Teknik segmentasi yang mapan sebagai berikut [24]:
1) Thresholding berbasis histogram
2) Region growing
3) Pemisahan dan penggabungan wilayah
4) Pengelompokan atau klasifikasi
5) Pendekatan teori grafik
6) Pendekatan berbasis aturan atau berbasis pengetahuan
d) Thresholding; merupakan citra biner dari skala abu-abu citra berwarna dengan menetapkan nilai piksel ke 1 atau nol (0) tergantung diatas atau dibawah nilai thresholding [25].  Segmentasi  dapat  dicapai  hanya  dengan thresholding citra pada tingkat entitas tertentu. Hasil dasar dari proses thresholding bahwa citra skla abu-abu awal diubah menjadi biner dimana objek muncul  sebagai sosok
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 545-554 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
hitam  dengan  latar  belakang  putih  atau  sebagai  sosok  putih  dengan  latar belakang hitam.

## 2.4. Tahapan Implementasi
Tahapan  implementasi  metode  segmentasi Multilevel  Thresholding ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Tahapan Segmentasi Multilevel Thresholding
Langkah  pertama input citra  RGB, ouput citra  akan  ditampilkan.  Kemudian dilakukan  segmentasi  menggunakan multilevel  thresholding .  Jika  TIDAK  maka kembali  ke  proses  input  citra,  jika  YA  maka  lanjut  proses  berikutnya  dengan melakukan  langkah-langkah  memakai  nilai threshold 0-255.  Setelah  didapatkan citra  yang  diperoleh  dari  proses  segmentasi  menggunakan  metode multilevel thresholding ,  maka  menampilkan  citra  dari  nilai threshold  value 0-255  dengan beberapa  hasil  pemisahan  objek  dan  latar  belakang.  Langkah  terakhir  hasil  citra segmentasi dan nilai ambang menghasilkan gambar yang objek dan latar belakang telah dipisahkan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  pengujian  tahap Multilevel  Thresholding menggunakan  gambar  kupu- kupu  disimpan  dalam  folder  latih.  Data  citra  sebanyak  5.499  dilakukan  proses pengujian tahap multilevel thresholding, setiap data train, data test, dan data valid dengan  50  jenis,  citra  akan  diambil  secara  acak  untuk  pengujian.  Citra  asli  dan histogram kupu-kupu dapat dilihat pada Gambar 3. Gambar 3(1) merupakan hasil diagram frekuensi dari tampilan citra  Gambar 3(2) pada data train. Gambar 3(3) hasil histogram dari tampilan citra Gambar 3(4) pada data test. Gambar 3(5) hasil histogram dari tampilan citra Gambar 3(6) pada data valid.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 545-554 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 3. Citra kupu-kupu dan Histogram
Citra yang digunakan diolah dan dipisahkan dari objek dan background dan hasilnya ditunjukkan pada Gambar 4, Gambar 5, dan Gambar 6.
Gambar 4. Hasil Citra Data train dengan Threshold value 0, 100, dan 250
Gambar  4(1-2-3)  merupakan  proses  segmentasi  dengan  nilai  threshold  =  0 dan  max  value  =  255.  Proses  segmentasi  ini  menggunakan  ambang  batas  biner
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 545-554 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
yang  menghasilkan  citra  dengan  nilai threshold  value 0  citra  terlalu  terang,  nilai threshold value 100 objek warna kuning dan latar belakang citra terpisah dengan warna ungu ke hitam, sedangkan nilai threshold value 250 citra gelap. Gambar 4(4- 5-6)  proses  segmentasi  menggunakan  ambang  batas  biner  terbalik  yang menghasilkan citra dengan nilai threshold value 0 citra gelap, nilai threshold value 100 objek berwarna hitam dan latar belakang citra terpisah dengan warna kuning, sedangkan  nilai threshold  value 250  citra  terlalu  terang.  Gambar  4(7-8-9)  proses segmentasi  diatas  menggunakan  potong  ambang  batas  yang  menghasilkan  citra dengan  nilai threshold  value 0  citra  terlalu  gelap,  nilai threshold  value 100  objek berwarna kuning dan latar belakang berwarna hijau ke biru, hijau, sedangkan nilai threshold value 250 warna obejk hijau dan background hijau ke biru. Gambar 4(10- 11-12) proses segmentasi menggunakan ambang batas ke nol yang menghasilkan citra dengan nilai threshold value 0 citra warna objek hijau dan background hijau ke biru, nilai threshold value 100 objek berwarna hijau sedangkan latar belakang berwarna biru gelap dan nilai threshold value 250 citra gelap. Gambar 4(13-14-15) proses  segmentasi  ambang  terbalik  ke  nol  menghasilkan  citra  dengan  nilai threshold value 0 citra gelap, nilai threshold value 100 objek berwarna hitam dan latar  belakang  berwarna  hijau  ke  biru  dan  hijau  sedangkan  nilai threshold  value 250 objek hijau dan background hijau ke biru.
Gambar 5. Hasil Citra Data Test dengan Threshold value 0,100,110, dan 250
Gambar  5(1-2-3)  merupakan  proses  segmentasi  ambang  batas  biner  yang menghasilkan citra dengan nilai threshold value 0 citra terang, nilai threshold value 100  objek  berwarna  hitam,  latar  belakang  berwarna  kuning,  sedangkan  nilai threshold  value 250  citra  gelap  dan  sedikit  kuning.  Gambar  5(4-5-6)  proses segmentasi  ambang  batas  biner  terbalik  yang  menghasilkan  citra  dengan  nilai threshold value 0 citra gelap, nilai threshold value 110 objek berwarna kuning, latar
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 545-554 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
belakang  berwarna  hitam  dan  kuning,  sedangkan  nilai threshold  value 250  citra terang  sedikit  kuning.  Gambar  5(7-8-9)  proses  segmentasi  potong  ambang  batas menghasilkan citra dengan nilai threshold value 0 citra gelap, nilai threshold value 110 objek berwarna hijau terang, dan latar belakang berwarna kuning, sedangkan nilai threshold  value 250  citra  objek  berwarna  hijau  gelap  dan  background berwarna  hijau,  kuning.  Gambar  5(10-11-12)  proses  segmentasi  menggunakan ambang  batas  nol  yang  menghasilkan  citra  dengan  nilai threshold  value 0  warna objek hijau gelap dan background berwarna hijau, kuning, nilai threshold value 100 objek  berwarna  hitam,  latar  belakang  berwarna  kuning,  hijau,  dan  biru  gelap, sedangkan  nilai threshold  value 250  citra  gelap.  Gambar  5(13-14-15)  proses segmentasi menggunakan ambang terbalik ke nol menghasilkan citra dengan nilai threshold value 0 citra gelap, nilai threshold value 100 objek berwarna  kuning ke hijau,  latar  belakang  berwarna  hitam  dan  hijau,  sedangkan  nilai threshold  value 250 warna objek hijau gelap dan background berwarna hijau, kuning.
Gambar 6. Hasil Data Valid dengan Threshold value 0, 140, 150, dan 250
Gambar  6(1-2-3)  merupakan  proses  segmentasi  ambang  batas  biner  yang menghasilkan citra dengan nilai threshold value 0 citra gelap, nilai threshold value
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 545-554 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
150  objek  berwarna  kuning,  latar  belakang  berwarna  hitam,  sedangkan  nilai thershold value 250 citra gelap. Gambar 6(4-5-6) proses segmentasi ambang batas biner terbalik yang menghasilkan citra dengan nilai threshold value 0 citra gelap, nilai threshold value 150 objek berwarna hitam, latar belakang berwarna kuning, sedangkan  nilai threshold  value 250  citra  kuning.  Gambar  6(7-8-9)  proses segmentasi potong ambang batas menghasilkan citra dengan nilai threshold value 0 gelap,  nilai threshold  value 150  objek  berwarna  kuning,  latar  belakang  berwarna hijau  dan  kuning,  sedangkan  nilai threshold  value 250  warna  objek  hijau  terang dan  background  hijau  gelap.  Gambar  6(10-11-12)  proses  segmentasi menggunakan  ambang  batas  nol  yang  menghasilkan  citra  dengan  nilai threshold value 0 warna objek hijau terang dan background hijau gelap, nilai threshold value 150 objek berwarna hijau terang dan latar belang berwarna hitam, sedangkan nilai threshold  value 250  citra  gelap.  Gambar  6(13-14-15)  proses  segmentasi menggunakan  ambang  terbalik  ke  nol  menghasilkan  citra  dengan  nilai threshold value 0  citra  gelap,  nilai threshold  value 140  objek  berwarna  hitam,  dan  latar belakang  berwarna  hijau  dan  kuning,  sedangkan  nilai threshold  value 250  warna objek hijau terang dan background hijau gelap.
Pembahasan  terhadap  hasil  preprocessing  pada  citra  menggunakan segmentasi multilevel  thresholding mampu  untuk  melakukan  identifikasi  warna dan  bentuk  objek  kupu-kupu  dataset  train  dengan  nilai  batas threshold 100, dataset  test  dengan  nilai  batas threshold 100,  110,  dan  dataset  valid  nilai  batas threshold 140,  dan  150  mendapatkan  hasil  yang  baik,  dengan  memisahkan  objek dan latar belakang.

## 4.  SIMPULAN
Kesimpulan  dari  hasil  pengujian  yang  sudah  dilakukan  pada  segmentasi Multilevel  Thresholding dengan  identifikasi  warna  dan  bentuk  objek  kupu-kupu mendapatkan  hasil  baik  pada  nilai  batas threshold 100,110,140,  dan  150.  Hasil observasi ini dapat dikembangkan lebih lanjut pada tahap computer vision .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Rajab and D. Asriady, Keanekaragaman Jenis Kupu-Kupu Papilionidae . Tn-Babul, 2015.
[2] A.  Damara  Gonggoli et  al. ,  “Identifikasi  Jenis  Kupu-Kupu  (Lepidoptera)  di Universitas Palangka Raya,” Bioeksperimen , vol. 7, no. 1, p. 16, 2021.
[3] A.  Pulung  Nurtantio,  T.Sutojo,  and  Muljono, Pengolahan  Citra  Digital .  Andi Publisher, 2017.
[4] A.  T.  H.  Al-Rahlawee  and  J.  Rahebi,  “Multilevel  Thresholding  of  Images  With Improved Otsu  Thresholding by Black Widow Optimization Algorithm,” Multimed. Tools Appl. , vol. 80, no. 18, pp. 28217–28243, Jul. 2021, doi: 10.1007/s11042-021- 10860-w.
[5] A.  K.  M.  Khairuzzaman  and  S.  Chaudhury,  “Masi  Entropy  Based  Multilevel Thresholding  for  Image  Segmentation,” Multimed.  Tools  Appl. ,  vol.  78,  no.  23,  pp. 33573–33591, Dec. 2019, doi: 10.1007/s11042-019-08117-8.
[6] S. R. Kaki et al. , “Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Perbandingan Algoritma Multi- Thresholding, Konversi Biner,  Low-Pass Filtering pada,” 2021.  [Online]. Available:
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 545-554 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
[7] B. Lei and J. Fan, “Multilevel Minimum Cross Entropy Thresholding: A Comparative Study,” Appl. Soft Comput. J. , vol. 96, Nov. 2020, doi: 10.1016/j.asoc.2020.106588.
[8] R.  Andrian,  S.  Anwar,  M.  A.  Muhammad,  and  A.  Junaidi,  “Identifikasi  Kupu-Kupu Menggunakan  Ekstraksi  Fitur  Deteksi  Tepi  (Edge  Detection)  dan  Klasifikasi  K- Nearest Neighbor (KNN),” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 5, no. 2, Sep. 2019, doi: 10.28932/jutisi.v5i2.1744.
[9] A.  Prahara  and  E.  Iman  Heri  Ujianto,  “Multilevel  Thresholding  Segmentasi  Citra Warna  Menggunakan  Logarithmic  Decreasing  Inertia  Weight  Particle  Swarm Optimization  Multilevel Thresholding  Color  Image Segmentation  Using  Logarithm Decreasing Inertia Weight Particle Swarm Optimization,” SAINTEKS , vol. 19, no. 1, 2022.
[10]  R. Srikanth and K. Bikshalu, “Multilevel Thresholding Image Segmentation Based on Energy Curve with Harmony Search Algorithm,” Ain Shams Eng. J. , vol. 12, no. 1, pp. 1–20, Mar. 2021, doi: 10.1016/j.asej.2020.09.003.
[11]  A. Saleh, N. P. Dharshinni, and F. Azmi, “Face Recognition using Self Organizing Map Based on Multi-Level Thresholding and Features Extraction,” in Journal of Physics: Conference  Series ,  Jun.  2021,  vol.  1898,  no.  1.  doi:  10.1088/1742- 6596/1898/1/012045.
[12]  A. Hermawan, T. Rahmad Effendi, and N. Fadillah,  “Terbit online pada laman web jurnal:  https://ejurnalunsam.id/index.php/jicom/  Deteksi  Kematangan  Buah Pisang  Berdasarakan  Kulit  Menggunakan  Metode  Multi-Level  Thresholding  dan YCbCr,” 2021, [Online]. Available: https://ejurnalunsam.id/index.php/jicom/
[13]  S. Zhao et al. , “Multilevel Threshold Image Segmentation with Diffusion Association Slime  Mould  Algorithm  and  Renyi’s  Entropy  for  Chronic  Obstructive  Pulmonary Disease,” Comput.  Biol.  Med. ,  vol.  134,  no.  May,  p.  104427,  2021,  doi: 10.1016/j.compbiomed.2021.104427.
[14]  Y.  He,  G.  Zhang,  and  X.  Zhang,  “Multilevel  Thresholding  Based  on  Fuzzy  Masi Entropy,”  in Proceedings  of  2021  IEEE  International  Conference  on  Power Electronics,  Computer  Applications,  ICPECA  2021 ,  Jan.  2021,  pp.  403–407.  doi: 10.1109/ICPECA51329.2021.9362561.
[15]  Z.  Yan,  J.  Zhang,  and  J.  Tang,  “Sine  Cosine  Algorithm  for  Underwater  Multilevel Thresholding  Image  Segmentation,”  in 2020  Global  Oceans  2020:  Singapore  -  U.S. Gulf Coast , Oct. 2020. doi: 10.1109/IEEECONF38699.2020.9389009.
[16]  S. R. Ratna, “Pengolahan Citra Digital dan Histogram Dengan Phyton dan Text Editor Phycharm,” 2020.
[17]  D. Razabni, E. Medinah, and S. Sinurat, “Analisa dan Perbandingan Algoritma Otsu Thresholding dengan Algoritma Region Growing Pada Segmentasi Citra Digital,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 2, no. 1, 2020.
[18]  Rudiono  and  D.  Avianto,  “Implementasi  Ekstraksi  Ciri  Histogram  dan  K-Nearest Neighbor  untuk  Klasifikasi  Jenis  Tanah  di  Kota  Banjar,” J.  Buana  Inform. ,  vol.  10, 2019.
[19]  A. A. Fitrawan, M. N. Shodiq, D. H. Kusuma, and F. R. U. Jannah, “Sistem Pendeteksi Jarak pada Objek Realtime Video Berdasarkan Luas Kontur Menggunakan Metode Circle Hough,” Semin. Nas. Terap. Ris. Inov. , vol. 6, 2020.
[20]  S. Joseph and O. O. Olugbara, “Preprocessing Effects on Performance of Skin Lesion Saliency  Segmentation,” Diagnostics ,  vol.  12,  no.  2,  Feb.  2022,  doi: 10.3390/diagnostics12020344.
[21]  W.  Li,  A.  N.  Joseph  Raj,  T.  Tjahjadi,  and  Z.  Zhuang,  “Digital  hair  removal  by  deep
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 545-554 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
learning  for skin  lesion segmentation,” Pattern  Recognit. ,  vol. 117,  Sep.  2021,  doi: 10.1016/j.patcog.2021.107994.
[22]  T.  Acharya  and  A.  K.  Ray, Image  Processing  Principles  and  Applications .  Wiley- Interscience, 2005.
[23]  B.  Küçükuğurlu  and  E.  Gedikli,  “Symbiotic  Organisms  Search  Algorithm  for multilevel  thresholding  of  images,” Expert  Syst.  Appl. ,  vol.  147,  Jun.  2020,  doi: 10.1016/j.eswa.2020.113210.
[24]  C. Solomon and T. Breckon, “Fundamentals of Digital Image Processing A Practical Approach with Examples in Matlab,” 2018.
[25]  E.  R.  Davies, Computer  and  Machine  Vision:  Theory,  Algorithms,  Practicalities . Elsevier, 2012.